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Regresión: Implementa una red neuronal con numpy

Es parte de los cursos de Machine Learning en Data Science.
Discusiones sobre este curso

Regresión: Implementa una red neuronal con numpy

Resumen del curso

  • Aprende conceptos de machine learning en detalle
  • Construye y entrena un modelo con la biblioteca numpy
  • Aprende a usar una red neuronal para la estimativa de valores
  • Utiliza un problema del día a día que puede ser resuelto a través de la regresión
  • Entiende cómo es el funcionamiento "por detrás de cámaras" de la regresión en el aprendizaje de máquinas

Público Objetivo

Desarrolladores que deseen entender cómo funciona la implementación de una red neuronal para regresión.

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Última actualización

8/30/2022

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126

Minutos de video

78

Alumnos en este curso

9.2

Nota del curso

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Formación con este curso

Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. La base de datos

    • Presentación
    • Conociendo el dataset
    • Visualizando y normalizando los datos

  2. 2. La estructura de la red neuronal

    • Entendiendo redes neuronales
    • Funciones de activación y arquitectura
    • Propagación de red
    • Probando la red

  3. 3. Análisis y actualización de la red

    • Función de costo y retropropagación
    • Actualización de pesos y función de costo

  4. 4. Retropropagación

    • Retropropagación
    • Activación en retropropagación
    • Retropropagación en una capa

  5. 5. Entrenamiento

    • Entrenamiento de la red #1
    • Entrenamiento de la red #2
    • Realizando previsiones
    • Conclusión

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